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公开(公告)号：CN119579989A
公开(公告)日：2025-03-07
申请号：CN202411695393.2
申请日：2024-11-25
Applicant: 国网湖北省电力有限公司宜昌供电公司 , 三峡大学
IPC: G06V10/764 , G06V10/40 , G06V10/774 , G06V10/80 , G06V10/82
Abstract: 本申请涉及一种变电站异常检测网络的构建方法、装置、设备和存储介质。所述方法包括：获取多张变电站设备的异常图像样本，以及每张异常图像样本对应的异常标签；采用待训练变电站异常检测网络对目标异常图像样本进行频域特征提取，得到频域特征，并基于频域特征进行分类，得到目标异常图像样本对应的预测异常；基于目标异常图像样本对应的异常标签和预测异常计算模型损失；基于模型损失调整待训练变电站异常检测网络的网络参数，直至计算得到的模型损失达到训练停止条件时停止，得到训练完成的变电站异常检测网络；训练完成的变电站异常检测网络用于变电站异常检测。采用本方法能够提高变电站环境中的多分类异常的检测精度。
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公开(公告)号：CN119247262A
公开(公告)日：2025-01-03
申请号：CN202411468107.9
申请日：2024-10-21
Applicant: 国网湖北省电力有限公司宜昌供电公司 , 三峡大学
Abstract: 本申请涉及一种基于非均匀线阵的DOA估计方法、装置、计算机设备、介质和产品。所述方法包括：建立源信号与非均匀线阵的信号模型，根据阵元间的间距关系，将非均匀线阵划分成多个子阵列，并按照预设采样顺序，依次采集采样顺序对应的目标子阵列的子阵信号，根据信号模型和所有子阵信号建立信号协方差矩阵，对信号协方差矩阵中的每个元素进行近似处理，得到近似协方差矩阵，确定近似协方差矩阵的索引位置，根据所有的索引位置对近似协方差矩阵进行求解，得到目标协方差矩阵，对目标协方差矩阵进行特征分解，并基于特征分解的结果进行DOA估计。采用本方法能够更准确地从噪声背景下提取出信号的方向信息，提高DOA估计的准确性。
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公开(公告)号：CN119168364A
公开(公告)日：2024-12-20
申请号：CN202411196561.3
申请日：2024-08-28
Applicant: 国网湖北省电力有限公司宜昌供电公司 , 三峡大学 , 公安部第三研究所
Inventor： 刘晓峻 , 赵东鹏 , 曲洁 , 李杨 , 徐守志 , 余梅 , 陆林 , 李红阳 , 肖碧波 , 彭书瑞 , 朱佳 , 付荣 , 李晶 , 朱国威 , 胡为民 , 张继新 , 邓辉 , 张怡 , 赵航 , 赵凌楚 , 彭潇潼 , 蒋承骥 , 曹一凡 , 谭茗铎 , 刘远 , 王捷 , 刘畅 , 田里 , 周亮 , 冯浩 , 邱爽 , 张艳珍 , 顾中铭 , 曹少龙 , 张岩 , 张程鹏 , 李海莹 , 方平山 , 胡宇航 , 周建宇 , 周明康
IPC: G06Q10/0635 , G06Q50/06 , G06Q50/26 , G06F18/2415 , G06F18/213 , G06F18/25 , G06N3/084
Abstract: 本发明公开了一种基于多模态大模型的电力物联网工控设备安全评估方法，主要包括数据收集与预处理、多模态大模型处理、安全风险评估以及结果展示与决策支持。首先，收集电力物联网工控设备的多模态数据，进行预处理，确保数据的一致性和准确性；其次，采用多模态大模型技术，结合正交顺序融合(OSF)策略，对多源异构数据进行深度融合和特征提取；然后，建立和训练安全风险评估模型，量化故障概率、风险等级和潜在影响，结合知识图谱提供的背景信息，提供更精准的安全评估；最后，通过可视化界面展示评估结果。本发明有效提升了电力物联网工控设备安全风险评估的自动化水平和准确性，确保电力系统的稳定运行和安全管理。
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公开(公告)号：CN119090061A
公开(公告)日：2024-12-06
申请号：CN202411127338.3
申请日：2024-08-15
Applicant: 国网湖北省电力有限公司宜昌供电公司 , 三峡大学
Inventor： 李杨 , 赵东鹏 , 刘晓峻 , 肖碧波 , 徐守志 , 余梅 , 陈芮 , 彭书瑞 , 朱佳 , 付荣 , 李晶 , 朱国威 , 胡为民 , 张继新 , 邓辉 , 张怡 , 赵航 , 赵凌楚 , 彭潇潼 , 蒋承骥 , 曹一凡 , 谭茗铎 , 刘远 , 王捷 , 刘畅 , 田里 , 周亮 , 冯浩 , 邱爽 , 张艳珍 , 顾中铭 , 赵娴真 , 何武骏 , 曹少龙 , 刘永林 , 李晨露 , 彭祥敏 , 魏齐巍 , 皮梦婷
IPC: G06Q10/04 , G06Q10/0631 , G06Q10/083 , G06Q50/06 , G06N3/126
Abstract: 本发明公开了一种移动式岸电调度与泊位分配的协同优化方法，包括以下步骤：模型构建模块：构建移动式岸电调度与泊位分配的协同优化模型；数据采集模块：收集船舶信息、泊位信息和岸电信息数据；智能决策模块：运用优化算法求解协同优化模型；分配执行模块：根据计算结果，自动或半自动地执行岸电调度和泊位分配操作。本发明采用上述的一种移动式岸电调度与泊位分配的协同优化方法，优化了多目标条件下的岸电和泊位资源的调度与分配，适用于需要优化移动式岸电资源和泊位分配的各类港口，具备高灵活性和适应性，有助于提升泊位与岸电利用率，减少船舶在港口停泊期间的燃油使用和污染排放，具有显著的环保效益，助力港口实现绿色运营和双碳目标。
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公开(公告)号：CN114218982B
公开(公告)日：2024-07-09
申请号：CN202111425452.0
申请日：2021-11-26
Applicant: 三峡大学
IPC: G06F18/10 , G06N3/0475 , G06N3/045 , G06N3/094
Abstract: 基于改进WGAN网络和CBDNet的微地震记录去噪方法，包括以下步骤：采集微地震数据；利用有限差分波动方程正演方法生成不同主频、不同地层速度模型下的正演模拟信号；对得到的正演模拟信号设置不同信噪比，构建噪音样本，然后将以噪音样本、干净样本为标签类别，制作成原始训练集；将制成的原始训练，利用改进WGAN网络对抗生成大量样本，完成训练集样本扩充；利用扩充之后的训练集样本，对CBDNet进行训练；将待去噪的地震数据输入已训练的CBDNet，输出去噪后的微地震数据。本发明一种基于改进WGAN网络和CBDNet的微地震记录去噪方法，与传统微地震去噪方案相比，极大地提高了微地震剖面去噪的效率与精度。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN115578638A
公开(公告)日：2023-01-06
申请号：CN202211340900.1
申请日：2022-10-30
Applicant: 三峡大学
Abstract: 一种基于U‑Net的多层次特征交互去雾网络的构建方法，该网络的基础框架为U型架构，其中包括多层次特征交互模块和通道非局部信息增强注意力模块。给U型网络架构输入有雾图像，进行卷积下采样的分别得到EB1，EB2，EB3，之后通过多层次特征模块将EB1，EB2，EB3进行特征融合得到融合特征EF1，EF2，EF3。将上一步得到的融合特征通过通道非局部信息增强注意力模块之后分别与解码阶段DB1，DB2，DB3相融合，再通过上采样得到最终的去雾图像。在浓雾、非均雾图像以及尺度变化较大的遥感图像上，本发明所提的方法能够恢复出具有更好的颜色、亮度以及细节信息的去雾图像。
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公开(公告)号：CN119853765A
公开(公告)日：2025-04-18
申请号：CN202411867724.6
申请日：2024-12-18
Applicant: 三峡大学 , 国网湖北省电力有限公司宜昌供电公司
IPC: H04B7/185 , H02J50/20 , G06N3/006 , H04B17/391 , H04W4/42
Abstract: 本发明提供了一种用于无人机无线传能与通信的自适应黑翅鸢优化方法，包括以下步骤：步骤1，建立无人机驱动无线节点进行无线传能与通信的联合优化模型，具体包括系统模型、无线传能模型、无线通信模型和无线传能与通信联合优化模型；步骤2，采用一种自适应黑翅鸢优化方法，对步骤1建立的模型进行求解。本发明通过无人机为无线节点进行无线传能与通信的技术，不仅为无线节点的稳定运行提供了有力保障，更为构建更加智能、灵活、可持续的无线网络体系奠定了基础，进一步推动了无线通信技术的创新发展。
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公开(公告)号：CN119835697A
公开(公告)日：2025-04-15
申请号：CN202411861860.4
申请日：2024-12-17
Applicant: 三峡大学 , 国网湖北省电力有限公司宜昌供电公司
IPC: H04W28/084 , G06N3/092 , H04W28/08
Abstract: 本发明提供了一种进化多目标深度强化学习驱动的无人机移动边缘网络优化方法，包括以下步骤：步骤1，建立无人机移动边缘网络的多目标优化模型；步骤2，采用一种进化多目标深度强化学习驱动的无人机移动边缘网络优化方法，对步骤1建立的多目标优化模型进行求解。本发明将切比雪夫分解策略融合到深度强化学习框架中，达到同时评价多个目标函数的目的。该方法利用PPO算法的强大决策能力和TD策略的良好多样性维护能力，智能引导种群朝着分布性更优及收敛性更佳的方向不断进化，显著提高了种群的进化效率和多样性分布。最终，通过实施本发明方法可大大提升无人机移动边缘网络在用户速率和系统能耗上的性能。
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公开(公告)号：CN119785170A
公开(公告)日：2025-04-08
申请号：CN202411781724.4
申请日：2024-12-05
Applicant: 三峡大学
IPC: G06V10/82 , G06V10/42 , G06V10/80 , G06V10/25 , G06V10/764 , G06N3/0464 , G06N3/045
Abstract: 本发明提出了一种基于YOLOv5的变电站设备缺陷检测网络的构建方法，该网络的基础框架为YOLOv5架构，其中对YOLOv5中的Neck部分的Concat操作进行改进，将其替换为跨域动态交互注意力融合模块CDIAFM。两个不同层的特征图进入跨域动态交互注意力融合模块，分别通过频域分支和空间分支进行处理，获得空间域特征#imgabs0#和频域特征#imgabs1#。通过将频域特征与空间域特征进行结合，利用动态交互注意力在频域和空间域之间进行信息交互，从而使模型能够更加精准地识别灰度变化，减少漏检和误检的情况。在复杂背景干扰以及具有丰富的尺度和纹理细节的变电站场景中，本文所提出的方法能够提高检测精度，在变电站设备缺陷检测任务中表现出色。
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公开(公告)号：CN119719291A
公开(公告)日：2025-03-28
申请号：CN202411786046.0
申请日：2024-12-06
Applicant: 国网湖北省电力有限公司宜昌供电公司 , 三峡大学
IPC: G06F16/3329 , G06F16/334 , G06F16/36 , G06N3/0455 , G06N3/0499 , G06N3/08 , G06N5/022 , G06N5/04
Abstract: 本发明提出了一种面向供电行业知识检索的大语言模型微调方法，包括以下步骤：步骤1，在供电行业的工作环境中部署RAG系统；步骤2，输入查询文本，RAG系统的知识库返回多个查询结果；步骤3，使用所述查询文本和查询结果构建训练语料记录，并进行预处理，获得单词索引序列；步骤4，构建伪提示序列串，并在大语言模型LLM中增加可调模块；步骤5，使用所述单词索引序列，对增加可调模块后的大语言模型LLM进行训练和优化，重复迭代后，完成所述面向供电行业知识检索的大语言模型微调。
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